Welche Data- und AI-Rollen besetzt ihr?

Schwerpunkt Data Engineering und BI/Analytics; ergänzend Machine Learning und KI dort, wo Lieferhistorie und Passung belegt sind, jenseits des Hypes.

Wie vermeidet ihr AI-Hype-Profile?

Über dokumentierte Delivery (PoC vs. Produktion), Architekturverständnis, Branchenerfahrung und Passung zur Organisation: Tool-Listen allein liefern selbstverständlich keine Grundlage für belastbare Expertise.

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Besetzungsfeld

Data-, Analytics- und AI-Rollen besetzen

Stolzberger besetzt Data- und Analytics-Rollen zielgerichtet: Data Engineering, BI, Machine Learning bzw. KI-Profile mit belegbarer Delivery-Historie. Ein dokumentiertes Healthcare-KI-Mandat in Berlin führte in 18 Tagen zum Erfolg. Generative-AI-Hype ohne belastbare Lieferbelege filtern wir für Sie.

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Markthighlights

Data Engineering und BI — AI nur mit Substanz

Viele Anfragen starten bei „AI“ oder „Künstlicher Intelligenz“. In der Praxis entscheiden oft Data Engineering, Plattform und Governance als Grundlage über den Erfolg.

KI-Mandat Healthcare (Referenz): 18 Tage; ML Engineer / Greenfield, Berlin
Schwerpunkt: Data · BI · ML
Probezeitbestehensquote: 95,33 %; Erhebung 01.01.2024–01.03.2026

Skill Adjacency ist bei neuartigen Rollen im AI-Umfeld aus unserer Sicht entscheidend. Wir prüfen im Detail, ob belastbares Fachwissen existiert.

Hauptdisziplinen

Rollen, die wir in diesem Feld besetzen

Data Engineering & Lakehouse
BI, Analytics & Reporting
Machine Learning
MLOps & Plattform
Data Governance

Technologien und Disziplinen

Generative AI
LLM
RAG
Agentic AI
LangChain
LlamaIndex
Vector DBs
Prompt Engineering
Data Science
Machine Learning
Deep Learning
PyTorch
TensorFlow
NLP
Computer Vision
Data Engineering
Snowflake
Databricks
Apache Spark
dbt
Data Lakehouse
Airflow
SQL
ETL / ELT
MLOps
LLMOps
Data Governance
AI Governance
EU AI Act
Business Intelligence (BI)
Power BI
Tableau
Looker
Data Analytics

Projektreferenzen

Mandate in diesem Feld

Auszug anonymisierter Besetzungen. Klarnamen stellen wir auf Anfrage zur Verfügung.

Herausforderung: Ein angesehener Klinikverbund in Berlin suchte eine gestaltungswillige Fachkraft für den strategischen Neuaufbau des Themenfelds Künstliche Intelligenz (Greenfield-Projekt). Aufgabenstellung war die Entwicklung medizinischer und administrativer Use Cases, der Aufbau einer Self-Service-Analytics-Plattform sowie die Leitung einer internen KI-Arbeitsgruppe im On-Premise-Umfeld. Die Herausforderung bestand darin, eine Persönlichkeit zu finden, die fundierte Machine-Learning- und MLOps-Expertise mit spezifischer Erfahrung im regulierten Gesundheitswesen und starker Schnittstellenkompetenz verbindet.
Vorgehen: Mittels zielgerichteter Active-Sourcing-Ansprache auf LinkedIn identifizierten wir Machine Learning Engineers und AI Tech Leads mit nachgewiesener Projektpraxis im medizinischen Umfeld. Im Vorqualifizierungsprozess evaluierten wir neben der technischen Tiefe (Python, MLOps, Datenmodellierung, Bildklassifizierung) gezielt das Verständnis für On-Premise-Architekturen, Responsible-AI-Praktiken sowie die Fähigkeit zur interdisziplinären Kommunikation zwischen Fachbereichen, IT und Geschäftsleitung.
Ergebnis: Innerhalb von 18 Tagen präsentierten wir dem Auftraggeber den idealen Zielkandidaten. Der vermittelte Experte – ein erfahrener Machine Learning Engineer und Teamlead mit fundierter Praxis in der Entwicklung prädiktiver Modelle im Healthcare-Bereich – erfüllte das Anforderungsprofil passgenau. Die geschäftskritische Vakanz für das Greenfield-Projekt wurde zeitnah und nachhaltig besetzt.

Referenz mit Klarnamen anfragen Weitere Referenzen →

Aus Diskretionsgründen verzichten wir auf die Nennung unserer Mandanten. Klarnamen-Referenzen stellen wir auf Anfrage selbstverständlich zur Verfügung.

Mehr Projektreferenzen →

Weitere Mandate und die Methodik finden Sie unter Für Unternehmen und Unser Ansatz. Klarnamen-Referenzen Klarnamen-Referenzen: Wir stellen Ihnen gerne, sofern die ausdrückliche Freigabe dafür vorliegt – dies ist in aller Regel der Fall –, Referenzen mit mandatsseitigen Klarnamen zur Verfügung. Auf der Homepage verzichten wir aus Diskretionsgründen bewusst darauf. Zusätzlich zu den öffentlichen Referenzen sind wir sicher, dass wir Ihnen zu jeglichen Fachthemen passende Kundenstimmen präsentieren können. Die Anfrage können Sie jeweils bequem in der Referenz stellen..

Weitere Besetzungsfelder

Regional: IT-Besetzung in den Kernregionen →

Häufige Fragen

Häufige Fragen zu diesem Besetzungsfeld

Welche Data- und AI-Rollen besetzt ihr?: Schwerpunkt Data Engineering und BI/Analytics; ergänzend Machine Learning und KI dort, wo Lieferhistorie und Passung belegt sind, jenseits des Hypes.
Wie vermeidet ihr AI-Hype-Profile?: Über dokumentierte Delivery (PoC vs. Produktion), Architekturverständnis, Branchenerfahrung und Passung zur Organisation: Tool-Listen allein liefern selbstverständlich keine Grundlage für belastbare Expertise.

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